В педагогику приходят юные спецы, которых не надо убеждать в полезности цифровизации. Для их совсем естественно соединять цифровые и нецифровые процессы, не упуская из виду головного — человека. Какие данные стоит собирать в школе и для чего, что может отдать игра и как ее встроить в обучение — о этом в рассказе Андрея Комиссарова, игропрактика и спеца по дата-центричным способам обучения. Андрей возглавляет направление «Развитие человека на базе данных» Института 20.35, управляет НПО «Игровое образование», преподает в ВШЭ и в личной школе «Юна» в Дубне. Интервью он дает за рулем — остальных вольных слотов в его расписании нет. То, что такие спецы сейчас нарасхват, внушает оптимизм в отношении перспектив нашего образования.
Андрей Комиссаров делает мир лучше при помощи данных. Игропрактик, дата-инженер, отец четырех малышей, он наиболее 15 лет занимается методологией образования. На его счету авторские методики сбора цифрового следа в формате образовательного дата-инжиниринга, методики адаптивного мотивационно-ориентированного обучения и выявления поведенческих паттернов для увеличения вовлеченности учащихся, также создание наиболее 130 образовательных и исследовательских игр. Андрей возглавляет направление «Развитие человека на базе данных» Института 20.35, управляет НПО «Игровое образование», преподает в Высшей школе экономики и в личной школе «Юна» в Дубне.
— Вы участвуете сходу в нескольких проектах. Что вам сейчас основное?
Я постоянно был так либо по другому связан с образованием, но заниматься сиим мастерски начал 7 годов назад. Ранее это было хобби. Я многодетный папа, мне принципиально отдать детям не плохое образование. Мы даже уехали из Москвы, чтоб организовать школу по своим разработанным методикам: игропрактика, проектное обучение, обоюдное наставничество. Чем увлекательна педагогика? Это весьма непростая и узкая настройка баланса меж счастьем, кайфом малыша, реально полезными, нужными на рынке способностями и дисциплиной, постоянным достижением результатов.
На данный момент больше занимаюсь методологией образования исходя из убеждений работы с данными и внедрения цифровых способов. В Институте 20.35 возглавляю дирекцию сервисов «Развитие человека на базе данных». Но для меня это до этого всего попытка принести человечность в цифровой мир. Не утратить необыкновенную, неповторимую «духовную составляющую» в век искусственного ума.
Совершенно, на мой взор, основная цель образования — повысить субъектность человека, отдать ему возможность управлять собой, собственной жизнью, работой, судьбой. Это в особенности принципиально при использовании дата-центричных способов в образовании. Тут есть несколько направлений: педагогический дизайн — разработка образовательных сред, органично включающих цифровые способы; образовательный дата-инжиниринг — разметка, сбор, интерпретация и анализ данных цифрового следа; дата-центричное управление образовательным действием. Для этого мы создаем новейшие методики обучения и разрабатываем нужные инструменты — огромное количество отдельных мозаичных решений, которые могут встраиваться в любые обучающие платформы.
Мы формируем методологии использования цифровых решений и данных образовательного опыта и строим адаптивные вовлекающие цифровые среды обучения с персональными траекториями развития.
— Что понимается под образовательной средой? Это ведь не программная среда?
Образовательной средой может служить все что угодно: онлайн-курс, танцевальный кружок, даже прогулка по лесу. К примеру, превосходный преподаватель — биолог Николай Ковылов проводит занятия с младшими школьниками в лесу. Детки прыгают по лужам, изучая характеристики водянистой грязищи, лепят из глины, позже обжигают слепленное в самодельной печи, изучают потаенны растений и звериных. В опытных руках преподавателя это тоже образовательная среда. Николай записывает все происходящее на экшн-камеру и передает в Сеть, где «вкупе с ним» в лесных уроках участвуют еще огромное количество малышей, которые интенсивно комментируют происходящее, задают вопросцы. Тексты могут быть подвергнуты семантическому анализу на выявление смысловых, чувственных и остальных составляющих. Сами записи происходящего также анализируются. Другими словами в полностью аналоговой среде собирается и анализируется цифровой след обучения.
— Как с его помощью повысить эффективность обучения школьников?
2-мя методами. 1-ый — увеличивать вовлеченность. Но это палка о 2-ух концах: повышая вовлеченность 1-го, можем утратить другого. И это приводит нас ко второму способу — личным траекториям, либо индивидуальному подходу. У малышей весьма различные когнитивные и поведенческие стили, нужно их учить, диагностировать и, основное, создавать гибкую адаптивную среду, в какой могут применяться различные подходы для обучения различных малышей.
Андрей Комиссаров: «Основная цель образования — отдать человеку возможность влиять на себя, свою жизнь, свою деятельность, судьбу. Мы делаем это при помощи дата-центричных способов»
Специфичность образования, построенного на данных, заключается в том, чтоб выдержать баланс меж потребностями определенного малыша, потребностями группы, теми плодами, которые детки выдают в данной нам среде, и показателями, к каким вы желаете придти. При всем этом «передная педагогика», когда учитель перед классом — основной источник познаний, становится необязательной, а классно-урочная система нужна, лишь чтоб дисциплинировать малышей и задавать рамки и границы снутри образовательной среды.
— Что необходимо для заслуги такового баланса при помощи данных?
До этого чем собирать данные о образовательном опыте малыша, нужно сделать большую работу. Ее немаловажная часть — педагогический дизайн, подготовка образовательной среды к тому, чтоб собирать данные в подходящем количестве и качестве и размечать их по соответственному рубрикатору. Данные в рубрикаторе (как личные, так и групповые) будут не только лишь о познаниях и способностях, они будут всеохватывающими — связанными с деятельностью, поведением, когнитивными стилями, проявлением чувств.
Самое ужасное, что можно создать с данными цифрового следа, — начать собирать их без разбору, абы где, без ответа на вопросец «Для чего?». Если заблаговременно не осознаете, что и для чего собираете, лучше даже не начинать.
Иная часть работы — диагностика малышей и подготовка инфраструктуры, которая дозволит работать с данными: хранить их, документировать, визуализировать и т. д.
В конце концов, третье — создание всеохватывающих рубрикаторов образовательных результатов. Это в главном таксономии (с древовидной структурой связей) и онтологии (с поименованными смысловыми связями). Таковым образом создается «карта» предметных и проф областей, по которой может автоматом размечаться собранный цифровой след.
Когда плацдарм подготовлен, начинается обработка первых данных диагностики той группы малышей, с которой для вас предстоит работать.
— А какие данные можно собрать в обыкновенной школе?
В обычных критериях «обыкновенной» школы собирается очень не достаточно данных. Обычно, это имена малышей, посещаемость, наименования предметов да личные оценки преподавателей — то что попадает в ежедневник. Это «слепые» данные. У 1-го преподавателя четверка значит «на пятерку понимаю лишь я», а у другого — «ну не обижать же малыша». На таковых данных не получится ни выстроить персональную линию движения малыша, ни принять решение о изменении формы либо содержания.
Тем не наименее данные в школе можно собирать, и есть много увлекательных примеров того, как это делается. К примеру, в Китае употребляются нейроинтерфейсы для мониторинга концентрации внимания и пророчества «когнитивной вялости» малышей. В остальных странах используют устройства, измеряющие сердечный ритм, камеры, часто снимающие лица малышей для следующего определения чувств, микрофоны, записывающие аудиоответы малышей на уроке для определения того, каким «слогом» они молвят, как употребляют определения и т. п.
Есть много вариантов того, как это можно созодать. Но, говоря о том, какие типы цифрового следа мы можем получить в школе, мы должны ответить на основной вопросец: для чего мы желаем их получить?
5 вопросцев к цифровому следу школьника
До этого чем приступить к проектированию сбора данных цифрового следа в школе, нужно найти, с какой целью эти данные будут собираться. В принципе, цифровой след собирают, чтоб ответить на последующие 5 вопросцев:
— Может ли данная программка достигнуть заявленных образовательных результатов, требуются ли конфигурации, и если да, то какие?
— Достигнули ли определенные детки этих результатов и какие конфигурации нужно внести в их личный образовательный маршрут?
— Что по сути стоит за оценкой либо зачетом?
— Какие результаты достигнуты ребенком, кроме тех, что были заложены в программки, и какой «образовательный опыт» он получил?
— В чем специфичность состояния учащегося в процессе обучения?
— Есть ли примеры внедрения методик сбора цифрового следа в русских школах?
В Институте 20.35 мы больше увлечены университетами и проф переподготовкой в онлайне. Но в наших программках весьма нередко участвуют дети от 14 лет, и используемые способы оказываются в особенности успешными конкретно при работе с ними. В школе где я работаю, сбор цифрового следа не проектируется. Но «Юна» — теплая, «ламповая» школа с малокомплектными классами, и преподаватель в таковых критериях полностью может сам обеспечить индивидуальный подход к ребенку. Сама по для себя «цифра» обязана применяться не ради хайпа либо во имя прогресса. Ее смысл — в масштабировании способов профессиональных преподавателей на тыщи учащихся. «Цифра» отлично работает в массовой образовательной среде.
Отдельные элементы методологии, основанной на «цифре», внедрялись, к примеру, в Новейшей школе. Там создано приложение для ведения расписания и личных образовательных маршрутов. Приложение собирает прямолинейные типы цифрового следа: рефлексия самого малыша, роль его в работе с цифровыми инструментами, оборотная связь педагога и достижение определенных результатов в формате «постановка задачки, ожидаемый итог, аспекты свойства и оценка по сиим аспектам». Это отлично работает.
— Какие способы обработки данных используются при сборе цифрового следа в образовании и где это происходит?
До этого всего — в доп образовании малышей и взрослых. Из цифровых установок это «Yandex.Практикум», SkyEng, «Учи.ру», также кванториумы, кружки и олимпиады НТИ.
Отлично используются способы семантического анализа, другими словами определяется частотность потребления определений в тексте, выясняется, какие определения рядом с какими используются, и выявляются определенные маркеры. При грамотном дизайне образовательных сред можно употреблять язык хештегов — к примеру, #вопросец, #инсайт. Это значительно упрощает определение цифрового следа. Инвентарем для этого может служить нейросеть, которая находит теги в тексте и автоматом распределяет их по определенным правилам.
Нейросетевые методы еще не весьма обширно используются: хотя они и являются частью искусственного ума, но, обычно, очень просты и стопроцентно зависят от подготовки данных для обучения метода. Свойство дата-сета, на котором научили метод, стопроцентно предназначает его эффективность. Нейросети, заточенные на определение изображений и паттернов, также типов чувств, можно использовать для анализа аудио- и видеоконтента. В Zoom, к примеру, есть функция, которую не достаточно кто употребляет, — запись аудиодорожки раздельно для всякого участника с привязкой к его имени. Это отлично! А нейросеть позже распознает интонации либо эмоции.
Употребляются также методы в виде дерева принятия решений (время от времени их именуют агоритмами «случайного леса»).
Но почаще мы применяем иной элемент «искусственного ума» — онтологии, трудно устроенные рубрикаторы, которые разрешают сформировывать наиболее четкие смысловые маркеры. Онтологии дают возможность распознать связи меж словами, меж контекстами. Таковым образом, мы значительно обогащаем результаты обработки цифрового следа методами семантического анализа либо нейросетями.
— Как оценивают поведение в процессе обучения?
Глядя что осознавать под «поведением». Если идет речь о особенностях взаимодействия и коммуникации учащихся, то это отлично созодать, анализируя чат-логи, беря во внимание специфику выполнения за ранее размеченных групповых заданий и индивидуальности ролей, которые берут на себя учащиеся, также принимая во внимание взаимодействие с определенными элементами образовательной среды и обилие решений намеченных целей (если образовательная среда предполагает различные роли и различные решения). Все это просит педагогического дизайна, разработки образовательной среды.
Обычно же «оценка поведения» в процессе обучения делается лишь на экзаменах и тестах — при помощи камеры в ноутбуке либо мониторе, отслеживающей направление взора, движение головы, возникновение и исчезновение лица в границах видимости. Таковой подход именуется «прокторинг» и нередко применяется в Европе для различных онлайн-экзаменов. Вы подписываете согласие на прокторинг, и программа-проктор завладеет ресурсами интегрированной камеры, а ее скрипт отследит, как нередко и куда вы переходили из ПО, в каком выполняете задания. Тогда мы сможем ответить, сколько раз вы поглядели в учебник либо на заблаговременно составленные вкладки в браузере. Это отлично работает и в интернете, и в отдельных приложениях. Мы используем прокторинг, когда слушатели онлайн-курсов делают контрольные. Заблаговременно пробегаем эти задания с фокус-группой, выясняя, сколько времени пригодится среднему учащемуся, чтоб успеть ответить на вопросец, но при всем этом не успеть поглядеть во вкладку либо загуглить. Но прокторинг — твердая штука, которая нужна надзорно-контролирующим органам. Cтресс, который получают детки в связи с сиим, совсем не стоит тех усилий и тех результатов, которых они типо достигнут.
— Как тогда фиксировать поведенческие реакции?
У современных малышей поведенческие реакции весьма отлично появляются в разговоре, потому нужно всячески вдохновлять их к коммуникации вместе и с учителем.
Если это офлайн-активность, нужно записывать аудиоречь. Распознавая аудиоконтент, в нем можно почти все узреть. Мы используем, к примеру, коммуникационные бейджи — мелкие устройства с микрофоном и динамиком. Но детки не ощущают себя свободно, зная, что их пишут. Потому бейджи употребляются, лишь когда нужно записать определенных малышей. Почаще применяем направленные микрофоны, а малышей рассаживаем особым образом — за большенными круглыми столами, где расстояние меж учениками не наименее метра. Это изготовлено не только лишь для соблюдения социальной дистанции, да и чтоб микрофоны лучше схватывали источник звука. Но работать с аудиоконтентом труднее, чем с материалом, собранным из онлайн-чатов, где почти все можно извлечь из эмотиконов и тегов.
В офлайне нужно записывать не только лишь аудио, да и видео, чтоб выслеживать направление взора и составлять «термическую карту» фокусировки внимания: куда детки почаще глядят, на кого и на что? В онлайне работать проще, да и в офлайне можно отыскать достойные внимания вещи, если уметь их верно структурировать, другими словами заполнять среду элементами сбора цифрового следа. Конкретно потому я постоянно упираю на то, что педагогический дизайн по созданию образовательной среды и встраиванию в нее этих частей важнее, чем сам сбор цифрового следа.
— Вы реализовали наиболее 120 игровых проектов. Как игры встраиваются в образовательный процесс?
О, здесь много различных вариантов. До этого всего диагностика, которая буквально идеальнее всего идет в игровом формате, поэтому что ребенок не теряет фокус внимания, когда ему любопытно. К примеру, мы используем сюжетные нарративные чат-боты, которые разрешают принимать определенные решения за игрового персонажа, зрительные новеллы — на самом деле, ожившие комиксы.
При использовании почти всех исследовательских инструментов задается ситуация, где ты должен принять решение, сделав выбор. Этот выбор фиксируется, и на его базе начисляются определенные баллы. Разумеется, что заместо «тупого теста», лучше «зашить» это в игру. Правда, в играх много косвенных контекстов, огромную роль играет свойство графики и звука, но такое воздействие просто отсеять на большенном массиве данных. К примеру, для первого «Острова» — огромного образовательного интенсива на 100 человек, проводимого Институтом 20.35, — была разработана диагностическая игра на выявление поведенческих паттернов и главных мотиваторов. Такие игры детям весьма нравятся, а мы можем отменно собрать диагностические данные.
Иной вариант — игры как элемент обучения. В Facebook есть группа Mosaicum, куда я много лет складываю игры, которые можно применить в образовании. Там просто кладезь всего: биология, история, география. Берешь и применяешь.
Кроме геймификации, другими словами внедрения игровых частей в неигровой среде, еще есть внедрение игр в обучении. Игра — особенное состояние, для которого свойственны осознанность, ответственность и наслаждение. Почти все учителя стопроцентно нарушают это состояние, потому детки не получают никакого наслаждения в процессе игры и не соображают, что от их желают. Игра — как жив организм, настраивающийся на малыша. С ней в педагогике нужно работать заботливо, и далековато не все игры идиентично эффективны для всех малышей.
Непростая игра с суровыми целями
Игра XXI века дозволяет аккумулировать большущее количество весьма увлекательных данных. Один из проектов, в каком достаточно суровые задачки решались созданием сложной игровой среды, был выполнен для детского лагеря «сибурят» — малышей служащих «СИБУРа», наикрупнейшго нефтехимического холдинга.
В большой и сложной структуре, где прекращение основного процесса даже на секунду тянет многомиллионные убытки, культура недопущения ошибок возведена в абсолют и правила есть для всего: как спускаться по лестнице, как открывать двери и т. д. Чтоб работать в таковой компании, нужно быть морально готовым действовать в рамках данной нам ценностно-нормативной матрицы. В то же время в большой организации, кроме фактически нефтепереработки, много различных способностей для развития юных людей: маркетинг, пиар и прочее. И весьма принципиально отдать осознать детям, что же это все-таки за структура, какие в ней есть элементы, как они ведут взаимодействие и как с ними работать.
С данной нам целью была изготовлена игра «живого деяния» c компьютерной основой: на настоящей карте Тюменской области нарисовали измышленные районы, где были мелкие нефтехимические фабрики, закрепленные за группами малышей. Далее им предстояло их развивать, соединять воединыжды в наиболее большие конгломераты, равномерно превращая разрозненные компании в единый холдинг. При всем этом раз в день собиралось весьма много цифровых следов для всякого малыша.
Преподаватели провели психодиагностику, оценив склонность малышей к определенным профессиям, и любому поставили в соответствие игрового персонажа с таковым же, как у малыша, именованием. И потом собирали цифровые данные о том, что делают персонажи, как разговаривают, как заключают договоры, ведут переговоры.
И в процессе игры собирался высококачественный цифровой след. «Поэтому что эта образовательная среда была заблаговременно за-ди-зай-не-на, — выделил Андрей Комиссаров. — Без педагогического дизайна образовательной среды сбор цифрового следа и работа с данными, как досадно бы это не звучало, не достаточно что дадут!»
Источник: